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　　騰訊財(cái)經(jīng)最近啟用機(jī)器人寫了一篇新聞稿，引起了業(yè)內(nèi)的一片驚呼。沒過幾天，一個(gè)新的媒體“無(wú)界”也宣布要做“智能新媒體”。但這在美國(guó)卻不算新鮮事了，好幾家報(bào)紙?jiān)谄湫旅襟w業(yè)務(wù)里啟用了機(jī)器人。

　　技術(shù)，正在滲透到我們一直認(rèn)為屬于人類的工作中。帕夫立克曾經(jīng)就評(píng)估技術(shù)變革考察了個(gè)體、信息產(chǎn)品、組織結(jié)構(gòu)、文明社會(huì)四個(gè)維度，分別給出了正面影響和負(fù)面影響。其中，在個(gè)體這個(gè)維度，帕夫立克認(rèn)為，有一點(diǎn)負(fù)面影響是存在的——更少的工作機(jī)會(huì)。

　　但就這個(gè)結(jié)論而言，其實(shí)是有些爭(zhēng)議的。胡斯在《高科技無(wú)產(chǎn)階級(jí)的形成》一書中提到，機(jī)器人生產(chǎn)汽車一定是極高效率的，卻又造成大量的汽車工人失業(yè)，那么買車的消費(fèi)力將會(huì)降低。這種警惕在技術(shù)的不斷發(fā)展中被證明是一種“杞人憂天”。流水線越來(lái)越自動(dòng)化，但汽車的購(gòu)買并沒有見得減少，反而大幅增加。在她看來(lái)，科技發(fā)展并沒有讓整體就業(yè)率下降多少——至少?zèng)]有證據(jù)表明。很多工種消失了，但同時(shí)也有很多工種出現(xiàn)了。

　　但《與機(jī)器賽跑》的作者布林約爾松和麥卡菲則不這樣認(rèn)為。他們用一些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來(lái)說明這個(gè)負(fù)面影響可能是真實(shí)存在的。09年6月大衰退結(jié)束后，GDP平均增長(zhǎng)2.6%，比1948年到2007年的平均速度快75%，美國(guó)企業(yè)的利潤(rùn)創(chuàng)下新高；2010年，設(shè)備和軟件領(lǐng)域的投資恢復(fù)到了歷史峰值的95%——這一切，都說明經(jīng)濟(jì)在向好，然而，美國(guó)的失業(yè)率依然維持在9.1%，比形勢(shì)最糟糕時(shí)略降了不到1個(gè)百分點(diǎn)。兩位作者用“沒讓人重返職場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)”來(lái)形容這個(gè)讓很多人都困惑不已的現(xiàn)象——經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇并向好，失業(yè)率卻依然居高不下。

　　凱恩斯、德魯克、諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主列昂季耶夫都提出過“工作終結(jié)論”。列昂季耶夫用馬匹在工作中基本徹底消失來(lái)比喻人類在工作中慢慢會(huì)走向沒落；福特在《未來(lái)之光》一書中則認(rèn)為，機(jī)器將完成大部分人類的工作，而這些被替代掉的人，將無(wú)法找到新的工作；里夫金拋出了“去工人化”的論調(diào)，成千上百萬(wàn)的人跟不上技術(shù)的步伐，于是產(chǎn)生失業(yè)。

　　貫穿于本書的，是一個(gè)很古老的棋盤故事：國(guó)際象棋的發(fā)明者得到了國(guó)王的一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)允諾——第一格放一粒大米，第二格放兩粒，第三格放四粒，以此類推，每一格的大米數(shù)是前一格的兩倍。在棋盤的上半場(chǎng)，大米堆并不是很離譜，在經(jīng)過32次平方后，國(guó)王需要給發(fā)明家40億粒大米，大抵上就是一大片耕地的水平。但到了棋盤的下半場(chǎng)之后，這些大米堆起來(lái)會(huì)比珠穆朗瑪峰還要高。下半場(chǎng)帶來(lái)的加速增長(zhǎng)，將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過線性增長(zhǎng)，徹底顛覆掉我們的期待。

　　我們有沒有來(lái)到下半場(chǎng)？本書作者給出了肯定的答案。1958年，美國(guó)經(jīng)濟(jì)分析局將“信息技術(shù)”列入了商業(yè)投資類別，作者認(rèn)為這可以算成起始年。根據(jù)摩爾定律，每18個(gè)月，集成晶管數(shù)量翻倍。國(guó)際象棋到達(dá)第32個(gè)格子標(biāo)志著上半場(chǎng)結(jié)束進(jìn)入下半場(chǎng)。而晶體管數(shù)量翻32倍，也就是過去了48年——2006年。嗯，2006年，被本書作者們認(rèn)為，標(biāo)志著我們進(jìn)入了棋盤下半場(chǎng)。已經(jīng)出現(xiàn)了一些例子，比如在2004年，一本名為《勞動(dòng)新分工》的書還認(rèn)為汽車是無(wú)法自動(dòng)化的，但2010年，谷歌無(wú)人駕駛汽車出現(xiàn)了；2011年，沃森計(jì)算機(jī)在《危險(xiǎn)邊緣》智力問答節(jié)目中，戰(zhàn)勝了兩位最出色的人類參賽者。人類對(duì)手在比賽最后一道題的書面回答后補(bǔ)充了一句話：“我，歡迎我們的新霸主，電腦”。

　　這也就是為什么汽車工業(yè)例子在今天信息時(shí)代并不適用的根本原因。汽車工業(yè)還是在棋盤上半場(chǎng)，指數(shù)增長(zhǎng)和線性增長(zhǎng)差別并不是太大。一旦跨入下半場(chǎng)，早年勒德分子們的擔(dān)憂，真得會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。2011年，一家科技公司利用電腦，以不到10萬(wàn)美元價(jià)格，幫忙分析了150萬(wàn)份法律文件，不僅快，而且好。這項(xiàng)工作通常要500人才能完成，而且差錯(cuò)率極大。電腦，淘汰了那五百個(gè)崗位；富士康在2011年宣布要在三年內(nèi)購(gòu)入100萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人，取代大部分的人類員工；更宏觀的數(shù)據(jù)顯示，1995年的GDP中，每100萬(wàn)美元需要聘用2.08人從事“銷售及相關(guān)”職業(yè)，2002年，這個(gè)數(shù)字跌到了1.79人。

　　看來(lái)人類在和機(jī)器的賽跑中必?cái)o(wú)疑了，不過本書作者還是在最后一章給出了一點(diǎn)希望。他們假設(shè)一家公司有52個(gè)人，每個(gè)人只有一項(xiàng)簡(jiǎn)單任務(wù)，如果將這些任務(wù)用不同方式排列組合，將得出52!這個(gè)數(shù)字（這個(gè)數(shù)字極其恐怖的大，超過了后半場(chǎng)里的大米粒數(shù)，大致相當(dāng)于銀河系所有原子的總和）。換而言之，組合爆炸是勝過指數(shù)趨勢(shì)的數(shù)學(xué)函數(shù)，我們需要利用我們的聰明才智，進(jìn)行組合式創(chuàng)新，才能在賽跑中保持領(lǐng)先。

　　不過，實(shí)話講，作者們?cè)诘谒恼骂H有些語(yǔ)焉不詳。這也不奇怪。指數(shù)增長(zhǎng)已是既定事實(shí)，組合創(chuàng)新，還有待開發(fā)。我們和機(jī)器的賽跑，最終會(huì)贏嗎？